大数据安全保障措施方案
大数据安全的保证措施
大数据安全的保证措施随着互联网的快速发展，大数据已成为一个重要的资源和工具。
然而，大数据的快速增长也带来了安全威胁。
保护大数据的安全性对于个人、企业和整个社会都至关重要。
为了确保大数据的安全，我们需要采取一系列的保障措施。
一、数据分类和标记首先，我们需要对大数据进行分类和标记。
通过对数据进行分类和标记，我们可以识别敏感和机密的信息，并对其进行额外的保护。
分类和标记可以帮助我们更好地监控和控制数据的流动，并限制未经授权的访问。
二、加密技术加密技术是保护大数据安全的重要手段。
通过加密，我们可以将大数据转化为密文，使得未经授权的人无法读取其中的内容。
采用现代加密算法和技术可以保证数据的机密性和完整性，从而防止数据被窃取、篡改或损坏。
三、访问控制和权限管理为了确保大数据的安全，我们需要实施强大的访问控制和权限管理措施。
我们可以使用身份验证、访问控制列表、角色管理等方法来限制对数据的访问。
只有经过授权的人员才能够访问敏感的数据，这样可以最大限度地减少数据泄露的风险。
四、网络安全防护大数据的处理和存储通常涉及到网络。
因此，网络安全防护是保护大数据安全的关键一环。
我们需要建立安全的网络架构，包括防火墙、入侵检测系统和安全监控等，以保护大数据在传输过程中不被黑客攻击或恶意篡改。
五、安全审计和监控为了及时发现并解决潜在的安全风险，我们需要进行安全审计和监控。
通过对大数据的访问和使用进行日志记录和监测，我们可以及时发现异常行为，以便及时采取相应的安全措施。
安全审计和监控可以帮助我们保持大数据系统的安全稳定。
六、数据备份和灾难恢复为了应对可能的数据丢失或灾难事件，我们需要实施数据备份和灾难恢复措施。
定期的数据备份可以确保即使在发生数据丢失的情况下也能够快速恢复数据。
此外，我们还应该制定灾难恢复计划，以便在遭受自然灾害、硬件故障或人为错误等情况下能够及时恢复大数据系统。
总结：为了确保大数据的安全，我们需要采取一系列的保障措施，包括数据分类和标记、加密技术、访问控制和权限管理、网络安全防护、安全审计和监控，以及数据备份和灾难恢复等。
大数据安全的保障措施
大数据安全的保障措施大数据安全是指对大数据的存储、处理、传输和使用过程中的各种安全威胁进行有效的防护和保障。
为了保障大数据的安全，需要采取一系列的保障措施。
首先，建立完善的数据安全策略。
制定相关的数据安全政策和规范，明确大数据安全工作的目标和原则。
建立安全管理制度，明确责任和权限，并制定相应的准则和流程，确保数据安全工作的有效执行。
其次，加强数据访问权限控制。
通过构建访问控制机制，根据用户的角色和职责进行不同级别的访问权限划分。
给予每个用户最小必要权限，将权限的授权控制在最小范围内，防止误操作和恶意篡改。
第三，强化数据传输的安全保障。
在数据传输过程中，使用加密技术对数据进行加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
同时，采用安全传输通道，如SSL/TLS协议，确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
第四，加强数据存储的安全保护。
在数据存储方面，可以采用分布式存储技术和备份技术，提高数据的可靠性和可用性，防止数据丢失。
同时，采用数据加密技术对存储的数据进行加密，保护数据的机密性。
第五，加强大数据系统的安全监控与防护。
建立完善的安全监控体系，对大数据系统的安全状态进行实时监测和分析。
及时发现并应对可能的安全威胁和攻击行为。
同时，部署防火墙、入侵检测与防御系统等安全设备，阻止未经授权的访问和攻击。
第六，进行数据备份和灾难恢复。
定期对重要数据进行备份，建立完善的数据备份和恢复机制，确保在数据损坏或系统故障时能够及时恢复数据，并减少业务中断时间。
第七，加强人员安全教育和培训。
加强对员工的安全意识教育和技能培训，使其熟悉数据安全政策和规范，了解常见的安全威胁和攻击手段，提高对安全风险的认识和防范能力。
综上所述，大数据安全的保障措施包括制定数据安全策略、加强数据访问权限控制、强化数据传输和存储的安全保护、加强系统的安全监控与防护、进行数据备份和灾难恢复以及加强人员安全教育和培训等方面。
通过采取综合措施，能够更好地保护大数据的安全，并为大数据的应用提供可靠的支撑。
大数据下的保障措施
大数据下的保障措施在大数据时代，保障个人和企业数据安全至关重要。
以下是大数据下的保障措施：1. 加强数据隐私保护：在大数据应用中，个人和企业的数据隐私面临被滥用和泄露的风险。
为了保证数据隐私的保护，需要建立完善的数据隐私保护法律法规，明确数据使用和共享的权限和限制。
同时，加强数据加密技术的应用，确保敏感数据在传输和存储过程中的安全性。
2. 建立健全数据安全管理体系：建立公司内部的数据安全管理体系，制定明确的数据访问权限和审核制度，确保只有经过授权的人员才能访问和使用数据。
与此同时，还需要加强对员工的数据安全培训，提高其对数据安全的意识和防范能力。
3. 强化网络安全防护：在大数据环境下，网络安全攸关重大。
要保护数据的安全，需要采取一系列网络安全防护措施，如建立防火墙、入侵检测系统、反病毒系统等，及时发现和阻止网络攻击。
同时，建立数据备份和恢复机制，确保在遭受网络攻击或其他灾难时能够快速恢复数据。
4. 加强数据共享合规性：在大数据应用中，数据共享可以为企业提供更多的商业机会和价值。
然而，数据共享也可能面临滥用和泄露的风险。
为了保证数据共享合规性，需要建立明确的数据共享政策和规则，确保数据的共享仅限于授权的合作伙伴，并加强对数据共享过程中的监管和监控。
5. 使用先进的数据安全技术：随着大数据技术的不断发展，各种先进的数据安全技术也应运而生。
例如，采用数据脱敏技术可以在保证数据可用性的前提下，对数据进行加密和混淆，保护用户的隐私。
同时，使用数据安全分析技术可以通过监控和分析网络流量，及时发现和应对潜在的安全威胁。
总之，大数据时代的数据安全保障措施需要从多个方面综合考虑，包括加强数据隐私保护、建立健全的数据安全管理体系、强化网络安全防护、加强数据共享合规性以及使用先进的数据安全技术。
只有通过综合采取这些措施，才能更好地保护个人和企业数据的安全。
医疗大数据安全保障措施
医疗大数据安全保障措施近年来，随着信息技术的发展和医疗领域的数字化转型，医疗大数据的应用呈现出蓬勃发展的态势。
然而，随之而来的是对医疗大数据安全的日益关注，因为个人隐私、数据泄露以及黑客攻击等问题正逐渐显现。
为了保护医疗大数据的安全性，采取一系列有效措施势在必行。
本文将从以下几个方面展开详细阐述医疗大数据安全保障的措施。
一、物理安全措施1. 专用服务器房：医疗机构应配置专门的服务器房，采取合适的温度、湿度和防尘措施，确保服务器的正常运行，并防止硬件损坏引发的数据丢失。
2. 访问控制：建立严格的访问控制机制，采用生物特征识别、智能卡等方式对服务器房进行访问权限的管理，严格限制非授权人员的进入。
二、网络安全措施1. 数据加密：对医疗大数据进行加密处理，采用强度高、安全性好的加密算法，确保数据在传输和存储过程中不被窃取、篡改或泄露。
2. 网络隔离：医疗机构应建立内外网隔离机制，限制医疗大数据的访问来源，防止外部网络攻击和恶意软件的侵入。
3. 防火墙：配置安全防火墙，对不符合安全策略的网络流量进行过滤和拦截，防止外部攻击。
三、身份认证和访问控制1. 多重身份认证：在医疗大数据系统中，要求用户进行多重身份认证，如账号密码、密钥卡、手机动态令牌等，确保只有授权人员才能访问和操作数据。
2. 细粒度的访问控制：根据用户的权限不同，划分不同的数据访问权限，实行细粒度的访问控制，确保医疗大数据只能被授权人员访问和修改。
四、数据备份与恢复1. 定期数据备份：医疗机构应定期对医疗大数据进行备份，确保数据的完整性和可用性，以应对数据丢失或损坏的情况。
2. 异地备份：将备份数据保存在安全的异地设备或云存储平台上，以防止灾难性事件导致的数据损失。
五、员工管理与培训1. 人员背景审查：医疗机构应对员工进行严格的背景审查，确保雇佣的人员具备良好的信誉和专业素养。
2. 安全意识培训：开展定期的安全意识培训，教育员工正确使用医疗大数据系统，提高对医疗大数据安全的认识和保护意识。
大数据安全挑战 如何保障数据的完整性和隐私
大数据安全挑战如何保障数据的完整性和隐私在当今数字化时代，大数据已成为企业和组织的重要资产。
然而，随着大数据的规模和复杂性不断增加，数据的完整性和隐私面临着更大的挑战。
本文将探讨保障数据完整性和隐私的方法和策略。
一、加强访问控制和身份验证为了确保数据的完整性和隐私，首先需要加强访问控制和身份验证的措施。
通过建立严格的权限管理系统，限制数据的访问范围，只允许授权人员进行访问，并确保每个用户的身份得到验证。
这可以通过使用强密码、多因素身份验证等技术来实现。
二、加密数据传输和存储在数据传输和存储过程中，加密是保障数据完整性和隐私的重要手段。
通过使用安全的传输协议（如SSL/TLS），对数据进行加密传输，防止数据在传输过程中被篡改或窃取。
此外，对于存储在数据库或云平台中的数据，也需要使用强大的加密算法进行加密，确保数据在存储过程中不会被非法访问。
三、建立数据备份和恢复机制数据完整性的保障不仅仅是防止数据被篡改，还需要有一套完善的数据备份和恢复机制。
通过建立定期的数据备份计划，并将备份数据存储在安全可靠的位置，可以在数据丢失或损坏的情况下及时恢复数据，保证数据的完整性。
同时，还需要对备份数据进行加密和权限控制，防止备份数据被非法访问。
四、实施数据监测和审计为了确保数据的完整性和隐私，需要建立数据监测和审计机制。
通过使用数据监测工具，实时监测数据的使用和访问情况，及时发现异常行为，并采取相应措施。
同时，定期进行数据审计，检查数据的完整性和访问权限，发现问题并加以修复。
五、培训员工和提高安全意识数据安全是一个整体系统，关系到每个人的责任。
为了确保数据的完整性和隐私，需要培训员工，并提高他们对数据安全的意识。
员工应该了解数据安全策略和措施，并遵循最佳的安全实践，以减少安全漏洞和人为错误的风险。
总结起来，保障数据的完整性和隐私是大数据安全面临的重要挑战。
通过加强访问控制和身份验证、加密数据传输和存储、建立数据备份和恢复机制、实施数据监测和审计以及培训员工和提高安全意识等策略，可以有效应对这些挑战，保护企业和组织的数据资产。
大数据时代信息安全面临的问题与措施
大数据时代信息安全面临的问题与措施随着互联网的高速发展和智能化技术的普及，大数据时代已然到来，这是一个信息爆炸的时代。
大数据技术的不断进步和应用，给我们带来了前所未有的便利和效率提升，但同时也引发了许多信息安全方面的问题。
在大数据时代，信息安全已成为越来越严重的问题，各行各业都需要时刻关注并加强信息安全防护。
本文将分析大数据时代信息安全面临的问题，并提出相应的措施。
1. 数据泄露风险增加随着数据量的不断增大，数据泄露的风险也在不断增加。
大数据中包含了大量敏感信息，如个人隐私、商业机密等，一旦泄露将给个人和企业带来巨大的损失。
数据泄露不仅来自外部黑客攻击，内部员工的疏忽和不当操作也是造成数据泄露的重要原因。
2. 数据安全意识薄弱当前很多人对于数据安全的意识仍然较为薄弱，缺乏对数据安全的重视和自我保护意识。
很多人在使用互联网时使用简单密码、随意点击链接等不安全操作，容易被黑客利用，导致个人信息泄露。
3. 数据隐私保护困难大数据时代，个人信息和隐私保护成为一个亟待解决的难题。
在大数据分析过程中，个人信息可能被大规模地收集、分析和利用，而这些数据被泄露将给个人权益带来严重损害。
4. 数据安全技术滞后虽然信息技术发展迅速，但是数据安全技术依然滞后于安全需求。
黑客技术不断更新迭代，数据安全技术也需要不断创新和完善，以应对日益复杂的网络攻击和威胁。
5. 法律法规落后当前的法律法规跟不上科技的发展，对于大数据时代的信息安全问题并没有明确的规章制度，难以监管和保护信息安全。
二、大数据时代信息安全的措施1. 建立健全的信息安全管理制度企业、政府和组织需要建立信息安全管理制度，制定相应的信息安全政策和措施，明确权限和责任，加强对内部和外部数据的监控和管理。
建立信息安全管理部门，负责信息安全相关的工作，提高信息安全管理的专业性和效率。
2. 加强技术保障措施加强技术安全保障措施，包括建立完善的网络安全防护系统、数据加密和身份认证技术、智能安全监控设备等。
大数据安全方案
3.定期检查和维护物理设备，保障设备正常运行。
（3）身份认证与权限管理
1.实施多因素认证，确保用户身份真实可信；
2.基于角色和业务需求，合理分配数据访问权限；
3.定期审计权限使用情况，防止权限滥用。
（4）安全监控与响应
1.建立安全监控体系，实时监控数据安全状态；
（3）根据业务发展，不断调整和完善数据安全策略。
五、总结
本方案从组织架构、安全策略、技术与措施、培训与宣传、审计与评估等方面，全面保障大数据安全。通过实施本方案，将有助于提升企业数据安全防护能力，降低数据安全风险，确保数据在全生命周期的合法合规。在未来的实践中，需根据业务发展和安全形势，不断调整和完善数据安全策略，以应对新的安全挑战。
（4）数据处理安全策略
1.对数据进行脱敏、加密等处理，保护敏感信息；
2.确保数据处理过程符合法律法规要求；
3.加强数据处理平台的权限管理，防止数据滥用。
（5）数据分析安全策略
1.明确数据分析目的，遵循合法合规原则；
2.加强数据分析平台的访问控制，防止数据泄露；
3.对分析结果进行脱敏处理，保护个人隐私。
第2篇
大数据安全方案
一、引言
大数据时代，数据安全成为企业面临的重要挑战。为确保数据在采集、存储、处理、分析和共享等环节的完整性、保密性和可用性，本方案旨在制定一套全面、详细的大数据安全方案，以保障企业数据资产的安全。
二、目标
1.建立健全的大数据安全管理体系，确保数据安全合规；
2.降低数据泄露、滥用和非法访问的风险；
2.遵循国家相关法律法规，确保数据安全合规；
3.提升企业数据安全意识，降低数据安全风险；
大数据时代下的数据安全保障措施
大数据时代下的数据安全保障措施随着互联网的快速发展，数据越来越成为重要的资产和资源。
在大数据时代，数据的处理和利用变得越来越重要。
但是，在大数据时代下，数据泄露和数据安全成为许多企业和组织面临的严重问题。
为了确保大数据时代下的数据安全，许多公司和组织采取了一系列数据安全保障措施。
1. 数据加密数据加密是在大数据时代下保障数据安全的一项重要措施。
数据加密可以防止数据被未经授权的第三方访问。
数据加密将明文转换为密文，需要密码才能解密。
许多企业和组织在大数据时代下加强了数据加密措施。
例如，在数据库层面上将数据进行加密、采用SSL/TLS协议加密通信等。
2. 数据备份数据备份是在大数据时代下保障数据安全的另一个重要措施。
数据备份可以防止数据因故障或人为操作等原因造成的数据丢失。
数据备份可在硬盘或云端进行，这要看企业和组织的需求，相应作出决策。
许多公司和组织在大数据时代下加强了数据备份措施。
例如，每日对数据进行备份等。
3. 数据访问控制数据访问控制是在大数据时代下保障数据安全的另一个重要措施。
数据访问控制可以防止数据被非法或未经授权的人员访问。
许多公司和组织在大数据时代下采取了数据访问控制措施。
例如，设定访问权限、监视访问行为以及访问审计等。
4. 数据去标识化数据去标识化是在大数据时代下保障数据安全的一种新型措施。
数据去标识化可以将个人身份去除，避免泄露个人隐私。
数据去标识化可以将数据转换为匿名数据，保护用户的隐私。
许多企业和组织在大数据时代下加强了数据去标识化措施。
例如，对于存储敏感数据的数据库采取哈希化、脱敏等方法。
5. 数据安全培训数据安全培训是在大数据时代下保障数据安全的另一个重要措施。
数据安全培训可以提高员工的数据安全意识，增强员工的数据安全防范意识。
许多企业和组织在大数据时代下加强了数据安全培训措施。
培训内容包括了安全意识、安全策略、安全措施以及安全操作规范等。
6. 数据生命周期管理数据生命周期管理是在大数据时代下保障数据安全的一种新型措施。
大数据安全保障措施
大数据安全保障措施在数据使用环节，账号权限管理是非常重要的安全技术措施。
组织内部需要设定不同的角色和权限，以确保只有授权人员可以访问和处理数据。
此外，还需要实现账号的安全管理，包括密码强度要求、定期更换密码、账号锁定等功能，以防止非法访问和攻击。
2、数据操作审计数据操作审计是一种记录数据使用过程中操作行为的技术。
通过记录用户对数据的访问、修改、删除等操作，可以跟踪数据使用过程中的异常行为，及时发现和处理数据安全问题。
同时，数据操作审计还可以为组织内部的合规性审计提供支持，确保数据使用符合法规和政策。
3、数据脱敏技术数据脱敏是一种保护敏感数据的技术，通过对数据进行加密、掩码、随机化等处理方式，使得数据在使用过程中不会泄露敏感信息。
数据脱敏技术可以应用于测试环境、数据共享等场景，保障数据安全性和隐私性。
通过以上安全技术措施的实施，可以有效保障数据在产生、采集、传输、存储、使用过程中的安全性和完整性，为组织内部的数据管理提供有力支持。
建立统一账号权限管理系统是一种有效的方式，可以对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，以保障数据在授权范围内被使用。
该系统应该实现权限控制的颗粒度尽可能小，并对权限的授予设置有效期，以便自动回收权限。
此外，记录账号管理操作日志、权限审批日志，并实现自动化审计也是必要的。
数据安全域是一种利用虚拟化技术搭建的安全环境，可以访问、操作数据。
该系统可以有效防范内部人员盗取数据的风险。
数据安全域由一个虚拟机集群组成，与数据库服务器通过网关连接。
组织内部用户可以通过中转机实现对原始数据的访问和操作。
数据脱敏是一种保护敏感数据机密性的方法，可以在进行数据展示时对敏感数据进行模糊化处理。
业务系统或后台管理系统需要具备数据脱敏功能，或嵌入专门的数据脱敏工具。
数据脱敏工具可以实现对数值和文本类型的数据脱敏，支持多种脱敏方式。
日志管理和审计方面的技术能力要求主要是对账号管理操作日志、权限审批日志、数据访问操作日志等进行记录和审计，以辅助相关管理制度的落地执行。
大数据安全问题与解决方案
大数据安全问题与解决方案随着信息时代的到来，大数据已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。
在人们获取和利用大数据的同时，也要面对着大数据安全问题。
因为大数据的范围比较广泛，它所涵盖的信息更为复杂和丰富，存在被黑客侵入和窃取，数据泄露等安全问题。
本文将从大数据的安全问题和解决方案两部分展开论述。
一、大数据安全问题1.大数据隐私泄露在大数据的运营中，很多公司或个人都涉及到大量的个人敏感信息，如姓名、身份证号、银行卡信息等，如果这些信息被泄露，将会对用户造成不可挽回的损失。
2.恶意攻击恶意攻击是大数据系统遭受的一种攻击方式，黑客可以通过病毒、木马等方式攻击系统，造成系统严重崩溃甚至瘫痪。
3.骗术欺诈骗术欺诈是利用虚假信息或伪造信息欺骗大众的一种方式，如假冒银行、政府部门发送诈骗信息等。
4.数据篡改数据篡改是指通过网络或系统漏洞篡改大数据中的信息或数据，会导致严重后果，比如百度搜索结果被篡改，用户用户查询的信息与实际情况不符。
二、大数据的解决方案大数据的安全问题是很严峻的，需要有多方面的解决方案来保障大数据安全。
1.技术措施大数据的安全问题中最明显的措施无非就是技术措施, 比如数据加密、数据备份、火墙防护等技术手段。
2.管理系统管理系统包括对大数据运营的严格管理，如访问控制、权限控制等。
通过这样的系统管理，可以有效防止未经授权访问，从而避免乱用信息的风险。
3.保险合作保险是个非常重要的选择，它可以为企业提供经济补偿，抵御各种风险带来的损失。
4.法律法规法律法规在大数据安全保护方面不可或缺，因为大数据涉及到很多敏感信息和隐私，必须有法律和政策来规范。
三、总结：总之，大数据安全问题是个长期和复杂的问题，需要社会各界的共同努力，通过技术手段、管理系统、保险合作和法律法规等方面综合解决。
对于个人和企业来说，一定要做好安全意识，增强风险防范意识，切勿获得的便利而不顾安全。
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（一）数据产生／采集环节的安全技术措施
从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施
1、元数据安全管理
以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。
完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。
2、数据类型、安全等级打标
建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。
打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。
下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。
数据类型、安全等级标识示例
（二）数据传输存储环节的安全技术措施
数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。
在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。
在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。
（三）数据使用环节的安全技术措施
数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。
为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括：
1、账号权限管理
建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。
账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控制。
二
是对权限的授予设置有效期，到期自动回收权限。
三是记录账号管理操作日志、权限审批日志，并实现自动化审计；日志和审计功能也可以由独立的系统完成。
2、数据安全域
数据安全域的概念是运用虚拟化技术搭建一个能够访问、操作数据的安全环境，组织内部的用户在不需要将原始数据提取或下载到本地的情况下，即可以完成必要的查看和数据分析。
原始数据不离开数据安全域，能够有效防范内部人员盗取数据的风险。
图7 是数据安全域的拓扑结构示例，数据安全域由一个虚拟机集群组成，与数据库服务器通过网关连接，组织内部用户安装相应的终端软件，可以通过中转机实现对原始数据的访问和操作。
3、数据脱敏
从保护敏感数据机密性的角度出发，在进行数据展示时，需要对敏感数据进行模糊化处理。
特别是对手机号码、身份证件号码等个人敏感信息，模糊化展示也是保护个人信息安全所必须采取的措施。
业务系统或后台管理系统在展示数据时需要具备数据脱敏功能，或嵌入专门的数据脱敏工具。
数据脱敏工具可以实现对数值和文本类型的数据脱敏，支持多种脱敏方式，包括不可逆加密、区间随机、
掩码替换等。
4、日志管理和审计
日志管理和审计方面的技术能力要求主要是对账号管理操作日志、权限审批日志、数据访问操作日志等进行记录和审计，以辅助相关管理制度的落地执行。
技术实现上，可以根据组织内容实际情况，建设统一的日志管理和审计系统，或由相关系统各自实现功能，如账号管理和权限审批系统,实现账号管理操作日志、权限审批日志记录和审计功能。
5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏
相对于日志记录和安全审计等“事后”追查性质的安全技术措施，异常行为实时监控是实现“事前”、“事中”环节监测预警和实时处置的必要技术措施。
异常行为监控系统应当能够对数据的非授权访问、数据文件的敏感操作等危险行为进行实时监测。
同时，终端数据防泄漏工具能够在本地监控办公终端设备操作行为，是组织内部异常行为监控体系的主要组成部分，可以有效防范内部人员窃取、泄漏数据的风险，同时有助于安全事件发生后的溯源取证。
终端数据防泄漏工具通过监测终端设备的网络流量、运行的软件、USB 接口等，实时发现发送、上传、拷贝、转移数据文件等行为，扫描文件是否包含禁止提供或披露的数据，进而实时告警或阻断。
（四）数据共享环节的安全技术措施
数据共享环节涉及向第三方提供数据、对外披露数据等不同业务场景，在执行数据共享安全相关管理制度规定的同时，可以建设统一数据分发平台，与数据安全域技术结合，作为数据离开数据安全域的唯一出口，进而在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为，防范数据遭窃取、泄漏等安全风险。
统一数据分发平台需要整合所有数据共享业务场景，例如基于原始数据的处理分析结果向第
三方共享、数据分析报告下载到办公终端设备等情形，对每一类数据共享场景实现差异化的线上审批流程。
（五）数据销毁环节的安全技术措施
在数据销毁环节，安全目标是保证磁盘中存储数据的永久删除、不可恢复，可以通过软件或物理方式实现。
数据销毁软件主要采用多次填充垃圾信息等原理，此外，硬盘消磁机、硬盘粉碎机、硬盘折弯机等硬件设备也可以通过物理。